基于OpenVINO在C++中部署YOLOv5-Seg实例分割模型

作者：英特尔物联网行业创新大使 王一凡

    YOLOv5兼具速度和精度，工程化做的特别好，Git clone到本地即可在自己的数据集上实现目标检测任务的训练和推理，在产业界中应用广泛。开源社区对YOLOv5支持实例分割的呼声高涨，YOLOv5在v7.0中正式官宣支持实例分割。

    在前期文章中，已发布基于OpenVINO的YOLOv5模型的Python版本和C++版本推理程序，以及YOLOv5-Seg模型的Python版推理程序，本文主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5-Seg模型，主要步骤有：

1. 配置OpenVINO C++开发环境
2. 下载并转换YOLOv5-Seg预训练模型
3. 使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序

下面，本文将依次详述

1.1 配置OpenVINO C++开发环境

    配置OpenVINO C++开发环境的详细步骤，请参考《在Windows中基于Visual Studio配置OpenVINO C++开发环境》。

1.2 下载并转换YoLOv5预训练模型

    下载并转换YOLOv5-seg预训练模型的详细步骤，请参考：《在英特尔独立显卡上部署YOLOv5 v7.0版实时实例分割模型》，本文所使用的OpenVINO是2022.3 LTS版。

首先，运行命令获得 yolov5s-seg ONNX 格式模型：yolov5s-seg.onnx：

python export.py --weights yolov5s-seg.pt --include onnx

然后运行命令获得yolov5s-seg IR格式模型：yolov5s-seg.xml和yolov5s-seg.bin，如下图所示

mo -m yolov5s-seg.onnx --compress_to_fp16

图 1-1 yolov5-seg ONNX格式和IR格式模型

1.3 使用OpenVINO Runtime C++API编写推理程序

一个端到端的AI推理程序，主要包含五个典型的处理流程：

1. 采集图像&图像解码
2. 图像数据预处理
3. AI推理计算
4. 对推理结果进行后处理
5. 将处理后的结果集成到业务流程

图 1-2 端到端的AI推理程序处理流程

1.3.1 采集图像&图像解码

OpenCV提供imread()函数将图像文件载入内存，

Mat cv::imread (const String &filename, int flags=IMREAD_COLOR)

     若是从视频流(例如，视频文件、网络摄像头、3D摄像头(Realsense)等)中，一帧一帧读取图像数据到内存，则使用cv::VideoCapture类，对应范例代码请参考OpenCV官方范例代码：opencv/samples/cpp at 4.x · opencv/opencv · GitHub。

图 1-3 从视频流读取图像帧范例

1.3.2 YoLOv5-Seg模型的图像预处理

    YOLOv5-Seg模型构架是在YOLOv5模型构架基础上，增加了一个叫“Proto”的小型卷积神经网络，用于输出检测对象掩码(Mask)，如下图所示：

图 1-4 YOLOv5-Seg模型输出的代码定义

详细参看：https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/models/yolo.py#L92

    由此可知，YOLOv5-Seg模型对数据预处理的要求跟YOLOv5模型一模一样，YOLOv5-Seg模型的预处理代码可以复用YOLOv5模型的C++预处理代码。

    另外，从代码可以看出YOLOv5-Seg模型的输出有两个张量，一个张量输出检测结果，一个张量输出proto，其形状可以用Netron打开yolov5-seg.onnx查知，如下图所示。

图 1-5 YOLOv5-Seg模型的输入和输出

    “output0”是检测输出，第一个维度表示batch size，第二个维度表示25200条输出，第三个维度表示有117个字段，其中前85个字段(0~84)表示：cx、cy、w、h、confidence和80个类别分数，后32个字段与”output1”做矩阵乘法，可以获得尺寸为160x160的检测目标的掩码(mask)，如下图所示。

图 1-6 检测目标的掩码

1.3.3 执行AI推理计算

    基于OpenVINO Runtime C++ API实现AI推理计算主要有两种方式：一种是同步推理方式，一种是异步推理方式，本文主要介绍同步推理方式。

主要步骤有：

1. 初始化Core类：ov::Core core;
2. 编译模型：core.compile_model()
3. 创建推理请求infer_request：compiled_model.create_infer_request()
4. 读取图像数据并做预处理：letterbox()
5. 将预处理后的blob数据传入模型输入节点：infer_request.set_input_tensor()
6. 调用infer()方法执行推理计算：infer_request.infer()
7. 获得推理结果：infer_request.get_output_tensor()

基于OpenVINO Runtime C++API的同步推理代码如下所示：

    // -------- Step 1. Initialize OpenVINO Runtime Core --------
    ov::Core core;
    // -------- Step 2. Compile the Model --------
    auto compiled_model = core.compile_model(model_file, "GPU.1"); //GPU.1 is dGPU A770
    // -------- Step 3. Create an Inference Request --------
    ov::InferRequest infer_request = compiled_model.create_infer_request();
    // -------- Step 4. Read a picture file and do the preprocess --------
    cv::Mat img = cv::imread(image_file); //Load a picture into memory
    std::vector<float> paddings(3);       //scale, half_h, half_w
    cv::Mat resized_img = letterbox(img, paddings); //resize to (640,640) by letterbox
    // BGR->RGB, u8(0-255)->f32(0.0-1.0), HWC->NCHW
    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(resized_img, 1 / 255.0, cv::Size(640, 640), cv::Scalar(0, 0, 0), true);
    // -------- Step 5. Feed the blob into the input node of YOLOv5 -------
    // Get input port for model with one input
    auto input_port = compiled_model.input();
    // Create tensor from external memory
    ov::Tensor input_tensor(input_port.get_element_type(), input_port.get_shape(), blob.ptr(0));
    // Set input tensor for model with one input
    infer_request.set_input_tensor(input_tensor);
    // -------- Step 6. Start inference --------
    infer_request.infer();
    // -------- Step 7. Get the inference result --------
    auto detect = infer_request.get_output_tensor(0);
    auto detect_shape = detect.get_shape();
    std::cout << "The shape of Detection tensor:"<< detect_shape << std::endl;
    auto proto = infer_request.get_output_tensor(1);
    auto proto_shape = proto.get_shape();
std::cout << "The shape of Proto tensor:" << proto_shape << std::endl;

1.3.4 推理结果进行后处理

    后处理工作主要是从”detect ”输出张量中拆解出检测框的位置和类别信息，并用cv::dnn::NMSBoxes()过滤掉多于的检测框；从”detect ”输出张量的后32个字段与”proto”输出张量做矩阵乘法，获得每个检测目标的形状为160x160的掩码输出，最后将160x160的掩码映射回原始图像完成所有后处理工作。

    完整的代码实现，请下载：https://gitee.com/ppov-nuc/yolov5_infer/blob/main/yolov5seg_openvino_dGPU.cpp

1.4 总结

配置OpenVINO C++开发环境后，可以直接编译运行yolov5seg_openvino_dGPU.cpp，结果如下图所示。使用OpenVINO Runtime C++ API函数开发YOLOv5推理程序，简单方便，并可以任意部署在英特尔CPU、集成显卡和独立显卡上。

图 1-7 运行结果